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TrendWorX64 Viewer - 性能优化

TrendWorX64 Viewer能够在许多笔中重放大量历史数据。 但是,当从历史记录中重放大周期时,观察者可能会因过多请求的样本而过载。 在这些情况下,必须正确设置TrendWorX Viewer的参数,以便平滑地重放数据并且没有任何延迟。 我们将重点关注ICONICS Hyper Historian作为本应用笔记中OPC历史数据的来源。
工具/原料

安装好的GENESIS64

图形优化

您可以使用一些配置提示来优化GraphWorX显示器上的TrendWorX Viewer。 ·          查看器大小 - 您可以通过减小查看器的大小来提高查看器响应时间等性能。·          SampleDecluttering - Viewer将读取所有请求的样本,但是,它只会根据您的屏幕分辨率绘制可见的样本。 它将保持所有峰值,密度和数据质量。 默认情况下,笔的此功能处于打开状态。 要在Pen >> Advanced菜单中的Data部分中禁用此优化,请将SampleDecluttering设置为False。

时间优化

·          趋势周期 - 缩短趋势周期(显示历史记录的周期)将影响TrendWorX64 Viewer的整体性能,包括CPU使用率,内存使用率,图表数据初始化时间和图表刷新时间(在高CPU负载下),以及图表 操纵响应时间。·          自动时间对齐 - 如果选中自动时间对齐,则TrendWorX Viewer将根据控件的大小和趋势周期自动设置刻度线。图1 - 图表的范围属性

数据优化
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·          采样方法 - 采样方法仅适用于历史和聚合的数据源。 实时数据源使用采样间隔作为数据收集速率。 原始历史数据源根本不使用抽样方法。 o    Interval –对于具有诸如插值的聚合的历史笔,“间隔”设置确定应该绘制样本的频率。 例如,如果有五分钟的趋势周期和一分钟的采样间隔,您将获得五个样本。 较慢的速率可以在服务器和客户端之间实现更快的更新,并且绘制的样本更少,从而提高性能。 趋势周期预先配置时选择间隔,在运行时不会更改。o    Count –此采样方法将绘制一组样本,与趋势周期无关。 如果您希望用户缩放或更改趋势周期以分析模拟数据,请选择“Count”。o    Auto –  此采样方法根据时间轴设置自动更改间隔。 Auto旁边的数字表示每个主刻度标记的样本计数。 选择Auto以获得可靠的性能。图2 -图表的数据设置。

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·          速率o    动画速度 - 配置此速率较慢将影响Viewer在运行时和显示数据时的CPU使用率。o    历史读取速率 - 在某些情况下,查看器会自动修改此速率,以防止客户端 - 服务器通信过载。 此时间定义TrendWorX64 Viewer检索历史数据的频率。o    优化历史记录读取 - 此设置自动调整读取的历史数据的频率。 它默认启用。 如果需要关闭此功能,可以在Chart对象的Data选项卡上找到它作为复选框,或者在Chart对象的Advanced选项卡中找到它作为True / False选项。图3 - 图表的实时模式属性

样本与缓冲区优化

·          最大缓冲区大小 - 这是在根据当前应用的聚合类型计算所有值后绘制特定笔时聚合可以使用的最大样本数。 配置此数字将严重影响使用聚合笔时的总体CPU使用率。图4 - 设置缓冲区大小

客户端聚集

您可以选择多种类型的聚合,并且每种聚合对数据重放性能都有不同的影响。例如,最常用的聚合是:Interpolative, Minimum, Maximum, Average, Start and End. 聚合提供了一种基于记录数据执行计算的方法,但它们也可以提供一种优化网络带宽的方法,因为它们是在服务器端计算的。 只有在您拥有大量数据的情况下才会进行优化。

客户端与服务器聚集

了解客户端和服务器定义的聚合之间的区别非常重要。 当客户端应用程序立即请求聚合时,SistaServer必须处理间隔中的所有样本,并为每个请求明确计算数据。当搜索特定数据或分析任意间隔时,客户端聚集是有用的。它们减少了通过网络传输的样本数量,并卸载了客户端应用程序。另一方面,从服务器的角度来看,这是从历史数据中检索最昂贵的方式。 建议的解决方案是在历史数据库配置中定义所有常见请求。 数据将在服务器上连续聚合,避免CPU和内存峰值,这是客户端聚合的特征。 在这种情况下,客户端可以请求服务器聚合的“原始数据”,从而减少服务器负载和要传输的数据量。 通过将服务器聚合记录到专用数据库,可以进一步改进此设置。

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